Struts2的注解功能

本文介绍如何使用Struts2的注解进行配置,包括关键注解如@ParentPackage、@Namespace、@Action等的使用方法,并说明了启用注解所需的配置。
我们知道通常情况下,Struts2是通过struts.xml配置的。但是随着系统规模的加大我们需要配置的文件会比较大,虽然我们可以根据不同的系统功能将不同模块的配置文件单独书写,然后通过<include>节点将不同的配置文件引入到最终的struts.xml文件中,但是毕竟还是要维护和管理这些文件,因此也会给维护工作带来很大的困扰。为了解决这个问题,可以考虑使用struts2的注解。实际上struts2中最主要的概念就是package、action以及Interceptor等等概念,所以只要明白这些注解就可以了。 

如果希望使用struts2的注解功能,必须使用一个包struts2-convention-plugin-2.1.8.1.jar,我使用的环境是struts2.1.8.1。如果你使用了不同的版本,找名字就行。 

在以上所述的jar文件中定义了一系列的注解,其中比较主要的是: 

•@ParentPackage,这个注解对应了xml文件中的package节点,它只有一个属性叫value,其实就是package的name属性; 
•@Namespace,命名空间,也就是xml文件中<package>的namespace属性; 
•@Action,这个注解对应<action>节点。这个注解可以应用于action类上,也可以应用于方法上。这个注解中有几个属性: 
•value(),表示action的URL,也就是<action>节点中的name属性; 
•results(),表示action的多个result;这个属性是一个数组属性,因此可以定义多个Result; 
•interceptorRefs(),表示action的多个拦截器。这个属性也是一个数组属性,因此可以定义多个拦截器; 
•params(),这是一个String类型的数组,它按照name/value的形式组织,是传给action的参数; 
•exceptionMappings(),这是异常属性,它是一个ExceptionMapping的数组属性,表示action的异常,在使用时必须引用相应的拦截器; 
•@Result,这个注解对应了<result>节点。这个注解只能应用于action类上。这个注解中也有几个属性: 
•name(),表示action方法的返回值,也就是<result>节点的name属性,默认情况下是【success】; 
•location(),表示view层文件的位置,可以是相对路径,也可以是绝对路径; 
•type(),是action的类型,比如redirect; 
•params(),是一个String数组。也是以name/value形式传送给result的参数; 
实际上,struts2中的主要注解就是这些,当然了,还有上面提到的@interceptorRef和@exceptionMapping;基本上,掌握了这些注解就可以了。 

但是如果想让这些注解真正工作,必须在配置文件增加几个常量的定义: 

•struts.convention.default.parent.package:这个常量表示缺省的包名是什么,因为在实际应用中,我们常常定义一个缺省的包,这个包中定义了一大堆的拦截器等等,然后其他的包继承自这个包。这个常量可以配也可以不配;
•struts.convention.package.locators:这个常量表示你的action类的java包的包名的后缀是啥:比如action。这个常量也可以不配; 

•struts.convention.package.locators.basePackage:这个常量表示你的action类的java包package的名字是啥;这个常量也可以不配; 

原文链接:http://wangxiaohigh.iteye.com/blog/1291685

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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